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停机问题与悖论: 当逻辑凝视自身


old-computer 停机问题与悖论: 当逻辑凝视自身 学习笔记 算法 计算机

上一个世纪的电脑

停机问题:程序能预测自己吗?


问题:给定程序 P 和输入 x,你能判断 P(x) 是否会停机,还是永远运行下去吗?

  • 由阿兰·图灵于 1936 年提出
  • 被证明为不可判定——不存在通用算法能解决所有情况
  • 本质是自指问题:程序能分析另一个程序(甚至是自己)吗?

图灵的思想实验

假设:H(P, x) 判断 P(x) 是否停机

定义下面的Python函数:

def D(P):
    if H(P, P):
        while True: pass  # 无限循环
    else:
        return 0  # 停机

那 D(D) 会发生什么?

  • 如果 D(D) 停机 → 它应该陷入死循环
  • 如果 D(D) 死循环 → 它应该停机

逻辑中的类比:自指悖论

1. 理发师悖论

  • 理发师为所有“不自己刮胡子”的人刮胡子
  • 那理发师给自己刮吗?
  • 造成矛盾 —— 和 D(D) 的情况完全相同

2. 说谎者悖论

"这句话是假的。"

  • 如果是真的 → 它就是假的
  • 如果是假的 → 它就是真的
  • 纯粹的自指,导致真假互相循环

3. 罗素悖论(集合论)

R = { x | x 是集合 且 x ∉ x }

  • R ∈ R 吗?
  • 如果是 → 不应该在 R 中
  • 如果不是 → 应该在 R 中

4. Grelling–Nelson 悖论

异描述词 = 不描述自身的形容词

  • “异描述词”是异描述词吗?
  • 如果是 → 就不是;如果不是 → 就是

5. 哥德尔不完备性定理

"这句话无法被证明。"

  • 如果能被证明 → 矛盾
  • 如果不能证明 → 它是真的但系统无法证明
  • 某些真理超出了系统本身的证明能力

6. Quine 程序

# Python 中的 Quine 示例
s = 's = {!r}\nprint(s.format(s))'
print(s.format(s))
  • 输出自身源码的程序
  • 体现了受控的自指结构

7. 决定性问题(Entscheidungsproblem)

  • 希尔伯特问:是否存在一种通用方法判定一切数学命题的真假?
  • 图灵与邱奇给出的答案:否
  • 停机问题正是其不可判定性的关键依据

总结对照表

问题 领域 核心问题 结论
停机问题 计算机科学 程序是否能分析自身? 不可判定
理发师悖论 逻辑 自指导致矛盾 悖论
说谎者悖论 哲学 真假自指 悖论
罗素悖论 集合论 集合是否包含自身 矛盾
哥德尔定理 数学逻辑 不可证明真理 不完备
Quine 程序 编程 输出自身代码 可控自指

最后的思考

  • 所有这些悖论都说明了:当一个系统试图描述自身时,往往会触及其极限
  • 自指非常强大,但也极具风险
  • 停机问题不仅是计算问题,更是逻辑深处的一面镜子

计算机科学

英文:The Halting Problem and Its Paradoxical Cousins: When Logic Looks at Itself

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为什么AI下棋比走路简单? 莫拉维克悖论全解析(Moravec’s Paradox)


莫拉维克悖论是什么?

莫拉维克悖论(Moravec’s Paradox)是人工智能与机器人学中的一个重要观察结果。

一句话总结

“对于人类来说简单的事情,对机器却很难;而人类觉得复杂的事情,机器却往往很容易。”

悖论的由来

  • 由 Hans Moravec、Rodney Brooks、Marvin Minsky 等人在 1980 年代提出
  • 他们注意到:计算机能轻松完成逻辑推理,却难以感知与运动:让计算机进行高等数学、下棋、逻辑推理等任务相对容易;但让计算机像人类一样“感知世界”和“移动身体”——比如走路、抓取物体、识别人脸——却非常困难。

为什么会出现这种现象?

  1. 进化时间差

    人类的感知与运动系统经过数亿年进化,极度复杂;抽象思维是最近几千年才发展出的新能力。感知与运动能力(比如视觉处理、走路、抓握)是人类在数亿年的进化中逐步发展出来的,极其高效而复杂。抽象逻辑和符号推理(比如数学、象棋)则是人类近几千年才发展出的“新技能”,反而对人类来说相对“费力”。

  2. 神经资源分配不同

    大脑的大部分区域用于处理感知与运动,只有小部分用于逻辑与推理:大脑皮层中,有大量区域用于视觉、听觉、运动控制等感知与行动;相比之下,用于抽象思维的区域相对较小。

  3. 我们低估了“本能”的复杂性

    比如走路、看东西、抓杯子——这些能力虽然自动完成,但对机器来说极其复杂:因为感知与行动是无意识自动完成的(比如:走路时你不需要思考每一步如何移动),人类通常低估了这些任务的复杂性。

经典对比案例

任务 人类 机器
玩象棋 容易(如 AlphaZero)
解微积分题 容易(符号计算软件)
面部识别 容易 曾经极难,现在勉强可行
走路/抓物 容易 极其困难(机器人领域难点)
理解语境与讽刺 容易 仍然很困难

与现代AI的关系

近年来,随着深度学习、神经网络和传感器技术的发展,某些“莫拉维克难题”已经被部分攻克,如:

  • 计算机视觉(如人脸识别、物体检测)已大幅进步;
  • 机器人控制仍然困难(例如 Boston Dynamics 的机器狗用了几十年发展)。
  • 但整体来说,莫拉维克悖论仍然成立,特别是在人类对语境、常识、情感的直觉理解方面,AI 依然逊色很多。

悖论对当代AI的启示

  • 深度学习解决了部分“感知难题”,如图像识别与语音识别
  • 机器人控制和人机交互仍是巨大挑战
  • 莫拉维克悖论提醒我们:真正的智能不在棋盘上,而在厨房里

未来展望

  1. 在构建 AGI(通用人工智能)时,不能只强调逻辑推理能力
  2. 理解感知、常识、直觉与情感才是构建类人智能的关键
  3. 莫拉维克悖论仍然有效,是AI研究者不可忽视的指导法则

总结

莫拉维克悖论揭示了人类智能的深层次本质:最普通的能力,往往是最不平凡的进化成果。莫拉维克悖论提醒我们:真正智能的“简单事”,往往隐藏着极端复杂的机制。它对于AI研究者、机器人开发者具有指导意义——不要把看似简单的任务想得太简单,也不要对AI过早“类人化”。

人工智能 / Artificial Intelligence

英文:What is Moravec’s Paradox?

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Jevons悖论: Deepseek崛起为何最终推动Nvidia股价回升?


2025年2月,Deepseek——一家来自中国杭州的人工智能实验室——开源了一个能够比肩ChatGPT的AI模型,而其训练成本远低于当前行业标准。这一突破引发了市场震动,尤其是对GPU需求的预期发生了剧烈变化。投资者一度认为,随着AI训练成本的下降,对高性能GPU的需求可能会减少,从而导致Nvidia的股价暴跌。然而,仅仅几周后,Nvidia的股价就强势反弹,重新回到高点。

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这种市场反应看似矛盾,实则可以用Jevons悖论(Jevons Paradox)来解释。

什么是Jevons悖论?

Jevons悖论由19世纪英国经济学家William Stanley Jevons提出,最早是针对煤炭消耗的观察:当蒸汽机技术进步提高了燃煤效率后,人们原以为煤炭消耗会减少,结果却适得其反——因为更高的效率让煤炭的使用成本下降,从而促进了更多行业和领域采用蒸汽机,最终煤炭消耗总量大幅增长。

同样的逻辑适用于AI和GPU市场:

训练成本下降 → AI更易普及

Deepseek的成功证明了AI训练可以以更低的成本完成,这意味着更多企业、创业公司甚至个人研究者可以负担得起大规模AI模型的训练和部署。

AI需求激增 → GPU需求扩大

低成本AI的普及不会减少GPU的需求,反而会催生更多的AI应用场景。例如,更多企业可能会投入人工智能/AI研发,个人开发者也可能利用更廉价的算力进行实验,从而推动GPU(计算机图形加速卡)需求增长。

推理需求大增 → 继续依赖高端GPU

除了模型训练,模型推理(Inference)仍然需要大量算力,尤其是面对全球范围内激增的AI应用需求,云计算平台、企业数据中心等仍然需要大量高端GPU支持高效推理。

Nvidia股价为何回升?

市场最初的恐慌源于对GPU需求减少的误判,但随着Deepseek的开源,人们很快意识到AI生态的整体扩张才是核心趋势:

  • AI变得更便宜 → 更多公司加入AI赛道 → 算力需求总量上升
  • AI的推理需求飙升,尤其是企业级和消费级市场扩展 → 高端GPU仍是核心基础设施
  • Nvidia继续保持AI硬件和CUDA软件生态的领先地位 → 仍是赢家

因此,Jevons悖论的作用下,Deepseek降低了AI训练成本,反而进一步刺激了AI行业的发展,最终推高了对GPU的需求,使Nvidia的股价重新回升。

结语:TLDR; Jevons悖论

Deepseek的开源AI让人们看到了一个低成本、高效率的AI未来,但Jevons悖论告诉我们,技术进步往往不会减少需求,反而会创造出更庞大的市场。对于Nvidia来说,AI的普及意味着更多企业和开发者将涌入这个领域,而这最终仍然需要强大的计算硬件支持。因此,短期的市场波动只是情绪化反应,而长期来看,AI的发展只会让算力需求持续攀升,Nvidia依旧是AI革命中的最大受益者之一。

经济学

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  6. 面向猫猫编程 Cat Oriented Programming (Chessly/Pyro这一生持续更新) 家里有两只猫 Chessly/Pyro,想着找个地方记录它们的生活,最后决定还是写在这里的博客。猫的一生很短,差不多也就二十年。 Chessly(黑白猫)是我加入微软剑桥研究院MSRC第一个月带回家的,过了两三个月,又把Pyro(橘猫)也接回了家。两只猫的名字是孩子们取的:Chessly因为黑白的像棋盘,加上“ly”听起来像个女孩的名字;而Pyro的意思是一团火(烟火),充满活力。 刚开始的时候,Chessly特别喜欢待在我的工作区域。她有时候趴在键盘上或旁边,有时候藏在显示器后面。偶尔还会绕到我身边“咕咕”地撒娇,等着我去摸她。有时更干脆跑到我腿上,舒舒服服地躺着。 不过,现在它们俩的体型都大了很多,躺在桌上就会挡住屏幕,真是“面向猫猫编程”(Cat Oriented Programming)的极致体验。 记录生活的点滴,也是一种珍惜,毕竟这二十年,我们会一起走过。 2024年 2025年 Ring视频:两猫日常就是打闹,Chessly追上Pyro想舔他,在猫的世界里,地位高的才能舔地位低的。 我家猫现在越来越胖,很喜欢在我工作的时候躺在显示器钱,很影响我的工作,不过这时候我就是会休息一下摸摸她,就当放松一下了。 Pyro在窗边喝水,这是个小的煮饭锅,现在不用了,就给猫当喝水的碗。Pyro很胆小,经常看到我就跑。没法跑就咕咕叫。 Chessly很喜欢陪我工作,然后她很好厅的盯着屏幕上的鼠标光标,真怕她把屏幕抓坏了。 哥哥弹琴,弟弟唱歌,Chessly午睡,真是幸福啊,下辈子做只猫吧。...
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